训练加速篇（3）horovod之多机多卡

小蛋子

2022-07-06

horovod 多机多卡
性能对比
ref
关于头图

horovod 多机多卡

上一篇中介绍了如何在单机多卡下使用horovod 进行训练，本篇介绍如何在多机多卡下使用horovod 进行训练。
这篇中的测试GPU 为V100，上篇A100 中遇到的环境问题在V100 中全都没有了，所以整个环境的搭建就异常简单了。

环境搭建

拉取最新的ngc 中的image，加载镜像并在container 中配置互相免密登陆，注意docker 启动时需要加入privileged权限，以便docker能够访问RDMA网口

1	docker run -itd --rm --gpus all --shm-size=32g --ulimit memlock=-1 --ulimit stack=67108864 --net=host --privileged -v /data:/data --name horovod tensorflow:22.06-tf1-py3

容器内互相免密

# 允许root 使用ssh
sed -i 's/#PermitRootLogin prohibit-password/PermitRootLogin yes/' /etc/ssh/sshd_config

# 修改容器内 ssh 默认端口为2222，防止与 host 所使用的22端口冲突
sed -i 's/#Port 22/Port 2222/' /etc/ssh/sshd_config

# 重启ssh 服务
service ssh restart && netstat -tulpn

# 设置 root 密码
passwd root

# SSH Key
ssh-keygen

# 创建 ~/.ssh/config，并添加以下内容后，保存并退出，完成 host alias 配置。
# ！注意：
# 如果是CVM机型，则ip是两台机器`ifconfig eth0`显示的ip
# 如果是黑石RDMA机型，则ip是两台机器`ifconfig bond0`显示的ip
Host gpu1
 hostname 172.0.0.1
 port 2222
Host gpu2
 hostname 172.0.0.2
 port 2222

RDMA

上面提到了RDMA，这里简单介绍一下。

在数据中心领域，远程直接内存访问（英语：remote direct memory access，RDMA）是一种绕过远程主机操作系统内核访问其内存中数据的技术，由于不经过操作系统，不仅节省了大量CPU资源，同样也提高了系统吞吐量、降低了系统的网络通信延迟，尤其适合在大规模并行计算机集群中有广泛应用。

这段话引自wiki，通过使用RDMA技术，可以进一步提高分布式系统的整体性能。而我们使用的NCCL 进行通信，NCCL 是支持RDMA的。此外，我们使用的ngc 中是包含了RDMA 驱动的，如果image 内未安装，参考容器安装用户态 RDMA 驱动

启动训练

启动训练时，需要根据节点信息和通信方案调整参数，如在支持RDMA 下的启动命令：

mpirun -np 16 -H gpu1:8,gpu2:8 --allow-run-as-root -bind-to none -map-by slot -x NCCL_DEBUG=INFO -x NCCL_IB_DISABLE=0 -x NCCL_SOCKET_IFNAME=bond0 -x NCCL_IB_GID_INDEX=3 -x NCCL_NET_GDR_LEVEL=0 -x LD_LIBRARY_PATH -x PATH -mca pml ob1 -mca btl_tcp_if_include bond0 -mca btl ^openib python3 train.py

其中：
-H 后面指定节点及显卡数；
-np 需要根据 -H 调整为其总计worker 数量；
btl_tcp_if_include RDMA 下为bond0，普通网络则为eth0；
NCCL_SOCKET_IFNAME 为网络接口，RDMA 下为bond0，普通网络则需切换为 eth0
NCCL_NET_GDR_LEVEL 为GDR 相关，GDR的概念是运行GPU 与RDMA 直接通信，开启后进一步降低通信延迟。不过GDR需要配合RDMA 一起使用；

NCCL 相关变量含义可以参考Environment Variables